Skip to content

Dashboard

Phân tích cảm xúc dựa trên BERT và dùng PyTorch

Created by Admin

Chọn cấu hình thư viện

Ta có câu lệnh

pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Khi đưa vào colab, hoặc Jupyter Notebook, bạn phải nhớ có dấu ! ở phía trước, tức là

!pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Cài đặt các thư viện khác ngoài PyTorch

!pip install transformers requests beautifulsoup4 pandas numpy

Bắt đầu viết chương trình

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment')

Mã hóa và tính toán (lượng hóa) cảm xúc

tokens = tokenizer.encode('I hated this, absolutely the worst', return_tensors='pt')
tokens

Kết quả

tensor([[  101,   151, 39487, 10163, 10372,   117, 35925, 10563, 10103, 43060, 102]])

và

tokenizer.decode(tokens[0])
result = model(tokens)
result

Kết quả

SequenceClassifierOutput([('logits',
                           tensor([[ 4.8750,  1.7880, -0.8356, -3.0027, -2.0727]],
                                  grad_fn=<AddmmBackward>))])

torch.argmax(result.logits)

Kết quả

tensor(0)

result.logits

trả về kết quả

tensor([[ 4.8750,  1.7880, -0.8356, -3.0027, -2.0727]],
       grad_fn=<AddmmBackward>)

int(torch.argmax(result.logits))+1

Giá trị trả về là 1. Đây là giá trị của cảm xúc Tiêu cực.

Thử nghiệm với một văn bản khác:

tokens2 = tokenizer.encode('This is amazing, I loved it, great!', return_tensors='pt')
tokens2
result2 = model(tokens2)
int(torch.argmax(result2.logits))+1

Giá trị trả về là 5. Đây là giá trị của cảm xúc Tích cực.

Thử nghiệm thêm nữa với một văn bản khác, để xem giá trị cảm xúc trả về là bao nhiêu?

tokens3 = tokenizer.encode('It was good but could been better.', return_tensors='pt')
tokens3
result3 = model(tokens3)
int(torch.argmax(result3.logits))+1

Giá trị trả về là 3. Đây là giá trị của cảm xúc Trung lập.

Bài viết được dựa phần lớn từ video tutorial https://www.youtube.com/watch?v=szczpgOEdXs
Source: https://viblo.asia/p/phan-tich-cam-xuc-dua-tren-bert-va-dung-pytorch-Qbq5Q6awKD8
Python PyTorch BERT